磨矿粒度动态过程的一种快速Monte Carlo仿真方法

磨矿是降低矿物粒度的工业过程,产品粒度是磨矿过程的关键质量指标.由于磨矿粒度难以在线检测且磨矿生产过程具有综合复杂特性,难以采用传统控制方法实现磨矿粒度的控制.因此,建立磨矿粒度和关键工艺参数的动态模型对于磨矿运行控制和优化具有重要意义.采用总量平衡原理获得磨矿粒度的微分方程模型多数情况下无法获得解析解.而基于Monte Carlo(MC)方法的磨矿粒度模型能够精确模拟磨矿粒度分布的动态变化,但是其仿真效率低难以实用.本文针对这一问题提出一种新的MC仿真方法:在定总量方法的基础上引入新的颗粒移除机制,在移除过程中动态地分配各个粒级颗粒数目并保持破裂前后各个粒级颗粒所占总颗粒数的百分比不变,避免颗粒移除过程中由于粒级差异导致的抽样误差,且避免MC仿真速度随着仿真推进下降的问题.仿真实验验证表明,本方法能够在保证一定精度前提下显著提高磨矿粒度MC仿真的计算速度.最后,通过一个实例介绍了本文仿真模型在磨矿优化控制中的应用.

竖炉焙烧过程METSIM动态模拟

竖炉焙烧是我国赤铁矿选矿工业中常见的工艺环节。其关键工艺指标是磁选管回收率,反映了矿石焙烧的质量。但磁选管回收率无法在线实时测量。在实际生产中,对竖炉焙烧磁选管回收率的控制一般通过运行优化控制实现。而运行优化控制策略的设计需要进行大量工业现场实验,建立磁选管回收率相对于主要控制变量的动态响应关系,这样做的成本高,风险大。为了解决这一问题,基于冶金模拟软件METSIM设计了竖炉焙烧工艺动态模型,并采用与实际一致的过程控制软硬件系统建立了竖炉过程半实物仿真系统。通过仿真实验获得磁选管回收率与燃烧时温度设定值之间的动态关系,并与实际数据进行了比较验证。表明该平台能够作为运行优化控制方法设计的实验和测试工具。

磨矿破裂过程的蒙特卡洛仿真方法研究

研究了磨矿破裂过程的蒙特卡洛仿真方法.蒙特卡洛仿真的误差反比于其计算区域内颗粒数量,导致该方法存在计算精度和计算代价难以协调的矛盾.主要研究目标是在不降低精度的条件下提高仿真速度.首先给出了事件驱动的磨矿过程蒙特卡洛仿真的主要步骤.通过提出一种新的包络函数改进仿真抽样效率.设计了批次磨矿的仿真实验.仿真结果表明:所提出的改进算法能够显著降低无效抽样,提高仿真速度,而且保持仿真精度符合要求.

重叠交替更新过程的DTSS仿真校验的两个问题

以常用重叠交替更新过程为对象模型,讨论了离散时间仿真(Discrete time system specification,DTSS)校验的两个理论问题.首先,给出了基于仿真关键系统变量方差的输入/输出级仿真精度的定量度量.其次,针对精度度量难以求解的问题,在Zeigler的仿真理论框架下给出了离散时间仿真和离散事件仿真(Discrete event system specification,DEVS)的等价性证明,并根据这个结果给出了仿真误差度量的一种近似表达式.

某酸浸冶炼生产物理信息系统的复杂网络特征

以一个实际镍钴酸浸冶炼工业过程为对象,将工艺装置、阀门、检测仪表、执行机构、控制系统抽象成网络的节点,将物流管道、通信线路抽象成网络的边,进而形成复杂信息物理系统网络。通过统计分析,首次发现该生产系统网络的拓扑结构具备复杂网络的典型特征,即无标度特性和小世界特性,同时具有分层结构。最后,通过分析推测其它复杂流程生产信息物理系统所形成的网络也具备类似特征。

基于规则的阀门非线性特性离散时间仿真模型

在控制阀非线性特性研究中,Choudhury模型得到了广泛应用。但在输入信号突变较大时,模型输出的阀位与实际阀位之间存在一定的偏差。此外,Choudhury模型只考虑了阀门非线性特性中的黏滞特性,而没有考虑间隙特性。在详细分析产生偏差原因的基础上,通过总结阀门输出特性的规律,增设多个描述阀门状态的变量,提出了一种新的基于规则的阀门非线性特性离散时间仿真模型。该模型对Choudhury模型进行了改进,同时包括了间隙特性。仿真表明在各种输入信号情况下,阀门非线性模型能够详细描述阀门的物理实际。同时,该模型能够用于计算机控制系统中阀门非线性特性的模拟。

步进式高速IP网络仿真中的误差分析

步进式仿真的调度策略可分为缓存模式和抽样模式。以高速IP网络会话层仿真为应用背景,针对On/Off网络流模型,分析了在抽样模式下步进式仿真产生误差的原因;分析了步长对仿真误差的影响;给出了通过调节步长最小化误差的方法,以及提高步进式仿真相对于DEVS仿真运行速度的条件。

智能建模、优化、控制及其在工业中的应用专刊序言

人工智能自诞生以来,经历了从早期的专家系统、机器学习,到当前持续火热的深度学习等多次技术变革与规模化应用的浪潮。随着硬件算力、软件算法、解决方案的快速进步与不断成熟,工业生产逐渐成为了人工智能的重点探索方向,人工智能与工业场景的融合释放出巨大潜力。当前,新一轮科技革命和产业变革蓬勃兴起,工业经济数字化、网络化、智能化发展成为第四次工业革命的核心内容。

基于GIS的电压质量监控系统的设计与开发

为了实现对电力设备及电压质量的实时监测与管理,提高电力企业的管理效率,提出来一种综合化信息管理平台-基于GIS的电压质量监控系统。系统基于J2EE平台,采用Structs2+Spring+Hibernate框架,应用WebGIS技术,将GIS与电压质量监控系统结合,实现电网信息的地图化、运行数据的可视化。建立电压质量的时间序列预测模型,对电压质量进行短期预报。根据当前预测结果,为运维计划和建议提供决策支持。故障点统计分析,对于用户提高供电质量管理起到很好的辅助作用,为电力企业的决策提供了丰富的数据和决策支持,帮助企业进行高效的决策。系统已投入运行,并取得了良好的效果。

基于Extranet数字图书馆的安全问题和技术选择

文章介绍了Extranet技术在构建数字图书馆中的应用状况,讨论了构建基于Extranet数字图书馆的安全问题并介绍和比较了三种主要技术选择I:PSec、PPTP、和SOCKS v5。

氧化铝生产中的约束多目标协调优化方法

研究了氧化铝生产中的约束多目标协调优化问题,旨在快速获得控制氧化铝生产运行指标的最佳设定值。为了求解这一问题,首先,利用高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR)对该操作优化问题建立了数据预测模型。然后,针对循环效率和能耗约束所带来的一系列挑战,提出了一种利用不可行解的信息且具有自适应能力的优化算法。在该算法中,为了产生靠近可行域边界的不可行解,提出了利用目标值和约束违反程度对不可行种群进行更新的支配策略。同时,该算法通过变异策略和变异参数自适应策略来平衡算法的探索和开发能力。最后,基于实际生产数据验证了循环效率和能耗预测模型的准确性,并证实了所提算法在解决氧化铝生产运行指标优化问题中具有一定的优越性。

铁钢零界面工艺设计及仿真模拟

通过比较鱼雷罐及机车、台车、汽车一罐到底等铁水运输方式,以某项目新建2座5 100 m^3高炉和4座210 t转炉为研究对象,设计出了铁钢零界面铁水运输工艺技术,并采用计算机仿真手段,对技术方案进行仿真模拟验证,结果证明,设计的铁钢零界面铁水运输工艺技术方案合理可行。铁钢零界面工艺对铁水运输流程进行了优化和再造,简化了工艺流程,缩短了铁水运输距离,是一种节能、环保、高效、简洁的铁钢界面技术,既降低了工程投资和运行成本,又节约土地资源。

基于案例的移动自组织网络安全管理体系结构

提出了一种基于案例的移动自组织网络安全管理体系结构,以基于案例推理技术(CBR)为例介绍了安全策略决策支持系统以及案例库的构建技术。

动态火焰图像分割及在电熔镁炉视频监控中的应用

火焰的颜色、亮度分布、形态变化规律在不同工况下均不相同,表现出多模态的特点;此外,背景环境的反光、气雾、粉尘等干扰使得目标区域和背景高度耦合,因此传统分割算法不能确保在多种工况下的准确性.本文提出将多元图像分析和人工经验相结合的火焰图像分割方法,通过主成分分析方法对图像降维、构造得分柱状图,进而分割出炉口火焰区域.将本文方法应用于电熔镁炉生产的视频监控中,结果验证了该方法的性能.

“起重机+过跨车”铁水物流多场景仿真

大型钢铁联合企业倾向于采用"起重机+过跨车"铁水运输物流新工艺,如何评估其安全性和性能是决策者关心的关键问题。采用仿真评估技术,需要解决由于生产处理时间不确定和"避车"等动态因素导致的多场景仿真问题。为此,提出面向对象仿真对象设计方法和基于有限状态自动机动态建模技术。介绍了铁水运输物流过程的仿真系统,并且给出多场景仿真评估流程。有效的提高了仿真系统的灵活性、可配置性和仿真对象的可重用能力。

基于图像与电流特征的电熔镁炉欠烧工况半监督分类方法

针对电熔镁炉异常工况识别任务,在半监督学习框架下提出一种将电流与图像两类特征融合的解决方案.主要贡献为:使用多元图像分析(Multivariate image analysis,MIA)技术代替人眼,更为准确客观地对镁炉火焰进行特征提取;利用基于熵正则化(Entropy regularization,ER)的半监督学习框架,同时使用具有强互补性的生产图像与电流数据进行工况分类,从而弥补了基于单一特征分类的某些缺点;采用交叉熵方法(Cross-entropy method,CEM)优化分类器目标函数,较传统优化方法显著地提升了训练速度.通过仿真数据与公开数据集测试并讨论了本文算法的优势,并通过工业数据验证了所提方法的有效性、应用价值与良好的鲁棒性.

磨矿破碎过程粒度分布的分布式参数蒙特卡洛动力学模拟及加速方法

本文针对磨矿破碎过程,提出一种分布式参数蒙特卡洛动力学方法的粒度分布预测模型和模拟算法.该算法采用了分段思想,将磨机沿着轴向分为若干个虚拟的子磨机;根据破裂、前向和后向移动三类微观事件定义了倾向函数和系统状态矩阵,并设计了分布式算法的调度策略.此外,针对蒙特卡洛动力学算法效率低的问题,提出了基于τ-leap的磨矿过程分布式参数蒙特卡洛模拟加速算法.为了解决分布式参数更新过程中状态不一致的问题,创新性地提出了一种基于缓冲区的同步方法.通过对仿真案例的分析表明,本文提出的分布式参数蒙特卡洛动力学算法具有较高的精度,提出的基于τ-leap的加速算法能够显著提高计算效率,同时保持较好的精度.

小断面长隧洞施工技术分析

我国地形复杂,隧洞类型多样,其中小断面长隧洞具有开挖长度长、开挖断面小的特点,对其进行施工,要尤其注重结合实际特点,并通过地质勘察和实际方案的对比,选择最优施工方案,实现小断面长隧洞的快速施工,并保证施工质量。本文主要分析小断面长隧洞施工现状和特点,并对其施工技术进行具体分析。

未建模动态增量补偿驱动的非线性PID控制及应用

针对一类具有强非线性、机理不清且动态特性随不同运行条件而变化的复杂过程,将基于数据的建模技术与基于模型的控制策略相结合,提出了未建模动态及其未知增量补偿驱动的非线性PID控制方法.所提的算法将一步超前最优控制策略应用于PID控制器的参数设计,并结合非线性补偿技术进行综合设计,从理论上给出了PID控制器参数以及非线性补偿器设计的一般原则和方法,为解决传统PID控制器参数难于整定的问题提供了方法和途径.在此基础上,分析了闭环系统的稳定性和收敛性.最后,将所提的控制算法进行数值仿真实验以及Pendubot系统平衡控制的对比实验,实验结果表明,在Pendubot的精确摩擦力模型未知的情况下,所提算法能有效地消除系统未知时变不确定性的影响,并尽可能地减少Pendubot摆角的波动,将摆角控制在规定的目标值范围内.

面向知识自动化的磨矿系统操作员脑认知特征与控制效果的相关分析

面向知识型工作自动化,研究了流程工业生产过程中操作人员的脑认知特征与操作控制水平之间的关键,建立了一种基于操作员脑网络特征的操作熟练程度隐性知识的显性化模型.采用关注信号瞬时相位、基于希尔伯特变换的相位锁方法,构建了脑功能网络(Functional brain network,FBN).基于磨矿系统操作员脑功能网络的图论参数与社区连接强度,建立了特征空间,采用支持向量机与神经网络进行特征分类.结果表明,在高频区,熟练操作员(熟手)的脑功能网络连接强度明显高于不熟练操作员(生手):在低频部分则生手的脑功能网络连接强度略高,其特征分类准确率为87.24%.磨矿系统操作过程中形成的溢流粒度(Grinding particle size,GPS)曲线可以初略地反映操作人员的熟练程度,本文在深入分析了其溢流粒度曲线与操作员脑网络特征的基础上,发现相对于溢流粒度曲线操作员的脑网络特征可以更全面地描述操作控制水平(特别在操作开始时间段),采用脑网络特征识别操作控制水平在时间上超前于溢流粒度曲线识别方法.本研究对于将知识工作者的认知特征引入到流程工业控制中,具有一定的借鉴意义.